Deepseekin suorituskyky AIME 2024 -vertailuarvossa tarjoaa merkittäviä käsityksiä sen yleisiin matemaattisiin päättelyominaisuuksiin. Aime on haastava matematiikkakilpailu lukiolaisille, jotka tunnetaan tiukasta ja monimutkaisesta ongelmistaan. Deepseekin mallit ovat osoittaneet vaikuttavia tuloksia tästä vertailukohdasta osoittaen kykynsä käsitellä edistyneitä matemaattisia käsitteitä.
Tärkeän suorituskyvyn kohokohdat
- Tarkkuus saavutukset: DeepSekin mallit ovat saavuttaneet merkittävän tarkkuuden AIME 2024: llä. Esimerkiksi Deepseek R1 -malli saavutti 52,5%: n tarkkuusasteen, joka ylittää muut mallit, kuten Openain O1-esto, joka sai 44,6% [5]. Lisäksi DeepSeekin 32B-parametrimalli saavutti 72,6%: n tarkkuuden, vaikka tämä oli hiukan alhaisempi kuin toinen malli, O1-0912, joka sai 74,4% [1].
- Vertailu ihmisen suorituskykyyn: AIME: n ihmisen osallistujien mediaanipistemäärä on historiallisesti välillä 4–6 oikeaa vastausta 15 kysymyksestä. Vaikka Deepseekin mallit ovat osoittaneet vahvaa suorituskykyä, heillä on silti haasteita jatkuvasti edistyneiden matemaattisten ongelmien ratkaisemisessa, samanlaisia kuin ihmisen osallistujat [7].
-Perustelut ja ongelmanratkaisu: DeepSekin mallit ovat erinomaisia matemaattisissa päättelyissä käyttämällä tekniikoita, kuten vaiheittaisia perusteluja ja työkalujen käyttöä. Tämä käy ilmi heidän esityksessään muissa matemaattisissa vertailuarvoissa, joissa he ovat ylittäneet olemassa olevat avoimen lähdekoodin malleja [2]. Kyky tarjota läpinäkyviä päättelyprosesseja, samanlainen kuin ihmisen kaltainen keskustelu, lisää heidän koulutusarvoa ja luotettavuutta [5].
rajoitukset ja haasteet
- Suorituskyvyn vaihtelevuus: Suorituskyky on huomattava, kun DeepSeek-mallit kohtaavat varianttikysymyksiä tai niitä, joita ei suoraan sisälly heidän harjoitustietoihinsa. Esimerkiksi, vaikka he ovat huippuosaisia tiettyihin testitietoihin, heidän kykynsä yleistää muuttuneisiin kysymyksiin on rajoitettu [4].
- Vertailuarvo: Aime -vertailuarvo on edelleen haastava AI -malleille, koska se ei ole vielä kylläinen, mikä tarkoittaa, että mallit voivat silti parantaa merkittävästi tässä tehtävässä [7]. Tämä viittaa siihen, että vaikka DeepSeek on edistynyt, matemaattisten päättelyjen jatkokehitystä on edelleen.
Tulevat vaikutukset
Deepseekin suorituskyky AIME 2024: ssä korostaa AI -mallien mahdollisuuksia menestyä matemaattisissa päättelyissä yhdistettäessä verkkotunnuksen asiantuntemusta tehokkaisiin koulutustekniikkaan. Tämä lähestymistapa voi johtaa erikoistuneempiin malleihin, jotka saavuttavat vahvat tulokset vaatimattomilla laskennallisilla resursseilla, siirtämällä painopisteen RAW -laskentavoimasta älykkäisiin koulutusstrategioihin [1]. Kun AI kehittyy edelleen, Deepseekin kaltaisilla malleilla on ratkaiseva rooli matemaattisten päättelyominaisuuksien rajojen työntämisessä.
Viittaukset:
.
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/384068
.
[5] https://smythos.com/ai-agents/agen-architectures/deeptseek-r1/
[6] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.02.06.25321749v1.full-text
[7] https://www.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11
[8] https://arxiv.org/html/2503.10573v1